A mesterséges intelligencia szerepe az oltások és a gyógyszerek fejlesztésében

Az orvostudomány világa minden évben növekszik. A kutatók új technológiákat javasoltak az egészségügyi egészségügyi szakértőknek a betegség diagnosztizálásában és kezelésében . A modern kor orvosi diagnosztikai rendszere nagymértékben függ a gépektől, a szoftverektől és a szakértői rendszerektől. Most áttekintjük a mesterséges intelligencia szerepét az oltások fejlesztésében és a gyógyszerek felfedezésében.

Ha az 1950-es évekről beszélünk, beszámoltak arról, hogy amerikaiak százai és ezrei tapasztalták nagy nehézségekkel a kanyarófertőzés miatt . 2015-ben azonban, az oltások fejlesztése és folyamatos alkalmazása után, a jelentett esetek száma nem haladja meg a 191-et.

Vakcinák: hatékony fegyver a betegségek ellen

Kétségtelen azt állítani, hogy az oltások az egyik legerősebb fegyver a fertőző betegségek ellen. De a legnagyobb baj az, hogy évekbe telik a fejlődésük. Amikor aCOVID-19 járvány közepén vagyunk, nem várhatunk olyan sokáig az oltás megérkezéséig.

Ezért fontos néhány modern megoldást keresni ezekre a modern korproblémákra. A szakértők egyik legjobb ajánlása a gépi tanulás és a mesterséges intelligencia felhasználása az oltások fejlesztéséhez. Ez nagyszerű ötletnek tűnik; szóval, folytassunk egy részletes vitát róla.

A vakcina fejlesztésének koncepciója

Amikor egy vakcina kialakításáról beszélünk, alapvetően számos tényezővel jár. Fontos megemlíteni, hogy az oltások úgy hatnak, hogy bizonyos típusú kórokozóknak teszik ki a szervezetet, amelyek hasznosak lehetnek az immunrendszered számára, hogy a jövőben gyors és erőteljes választ adhassanak egy adott betegség ellen.

Az egyéves vakcinákat főleg olyan elhalt vírusok felhasználásával fejlesztették ki, amelyek felhasználása biztonságosabbnak bizonyult, de sokszor hatástalanabbak voltak a nagyobb biztonsági kockázattal rendelkező vírusok esetében.

Hogyan működnek az új vakcinák

A másik oldalon a közelmúltban kifejlesztett vakcinák általában tartalmazzák a vírusok olyan összetevőinek meghatározott körét , amelyeket hatékonyabbnak és biztonságosabbnak is tartanak.

Például a hepatitis B elleni vakcina régebben felszíni fehérjét tartalmazott. A jövőbeli oltások azonban tartalmazhatnak bizonyos specifikus vírusfehérje-fragmenseket. Nem számít, milyen eljárásokat követnek a vakcinák kifejlesztésében, a fő cél néhány vírusos komponens beépítése, amelyek immunogén természetűek.

Várhatóan jól láthatóak lesznek az immunrendszer számára, és képesek fellendíteni működését. Ez további segítséget nyújthat az emberi testben a betegség tüneteinek kezelésére szolgáló új gyógyszerek kifejlesztésében.

Az AI és a Machine Learning használata az oltások és a gyógyszerek fejlesztéséhez

Az elmúlt években az immunológia, a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás területén dolgozó kutatók a vírusok számos tulajdonságát tanulmányozták, amelyek felhasználhatók immunogénné. Az egyik legfontosabb tulajdonság, amelyben az antitestek a vírus meghatározott részeit megcélozhatják:

• A B-sejtek által termelt fehérjék megakadályozhatják a vírus bejutását a sejtekbe, miközben gátolják a vírus terjedését a szervezetben .
• Egy másik fontos tulajdonság, amely a kutató figyelmét megköveteli, az, hogy mely vírusfehérje-fragmensek jeleníthetők meg az emberi sejt felszínén, hogy azt a T-sejtek fertőzöttként jelöljék meg, majd elpusztítsák.

Gépi tanulási algoritmusok az egészségügyben

Egyes kutatók a közelmúltban gépi tanulási algoritmusokat használtak arra, hogy előrejelzéseket tegyenek a vírusfragmensek tulajdonságainak erősségéről. Ezek a modellek segíthetnek kiválasztani a vírusok leghatékonyabb részeit, amelyek immunogén viselkedést mutathatnak.

A mesterséges intelligencia , a gépi tanulás és a mély tanulási modellek tömeges képzési példákból ismerhetik fel a mintákat. Az ilyen műveletek kézi végrehajtása is sok időigényes és bonyolult lehet.

Például az immunológusok a közelmúltban csaknem egymillió fehérje fragmenst választottak ki, amelyeket be kell mutatni a sejt felszínén, és amelyek láthatók a T-sejtek számára.

Nehéz felismerni ezeket a töredékeket az emberi szemből, hogy kiválasszuk a leghatékonyabbat egy adott betegség diagnosztizálásához. De a gépi tanulási modellek millió mintát tartalmazó mintákon keresztül tanulhatnak, és automatikusan megértik, hogy mely tulajdonságok vagy töredékek lehetnek a leghasznosabbak egy adott diagnózistípushoz.

Mesterséges intelligencia és Covid-19 vakcina

A Covid-19 az első azonosításával , 2019 decemberében, Wuhanban, Kínában, január végén kezdett el terjedni a világon.

A kutatók számos gépi tanulási modellt alkalmaztak ennek a rettentő vírusnak az immunogén komponenseinek azonosítására, hogy azok felhasználhatók legyenek a hatékony oltójelöltek felderítésére.

A tanulmányok azt mutatják, hogy a kutatók szinte minden , a Covid-19 vírusért felelős SARS-CoV-2 jelenlévő fehérjét átkutattak azzal a céllal, hogy azonosítsák azokat a régiókat, amelyek erős ellenanyag-célokkal rendelkeznek. Egyes eredmények azt mutatják, hogy a SARS-CoV-2 tüskefehérje elég hatékony ahhoz, hogy az antitestek megcélozzák, és fontos szerepet játszik a vírus bejutásában a tüdősejtekbe.

Covid-19 vakcina fejlesztése

Az AI algoritmusok felhasználásával számos, a Covid-19 vírusra vonatkozó megállapítás megszerzése után számos vállalat megkezdte a Covid-19 vakcina kifejlesztését. Ennek a vakcinának azonban még sok más vizsgálata folyamatban van, amelyek további hónapokat vehetnek igénybe a vakcina klinikai hatékonyságának megerősítéséhez.

Kétségtelen azt mondani, hogy ez a korai korszak a gépi tanulás vagy az oltások tervezéséhez szükséges mély tanulási modellek képzésének. Bár ezek az algoritmusok nagyon jól kezelik a képzési adatokat, a korlátozott vagy kisebb adatkészlet csökkenti a tervezés hatékonyságát.

Tanulmányok azt mutatják, hogy a mesterséges intelligencia modellek jól működnek, ha hatalmas mennyiségű adatra használják, mivel ez hozzájárul a hálózat megbízhatóságának javításához. A folyamat azonban a közeljövőben sokat javulhat.

Hogyan gyorsítja a mesterséges intelligencia a Covid-19 vakcina kifejlesztését

Köszönhetően a fejlett technológiák azon képességének, amelyek segíthetnek a vírusok szempontjából releváns számítógépes szimulációk futtatásában. A teljesen hatékony modellek drámai módon felgyorsíthatják a tervezési folyamatot, és természetesen hozzájárulhatnak a halálesetek számának csökkenéséhez világszerte.

Izgalmas hallani, hogy a technológiák képesek javítani az orvosi diagnosztikai rendszer eredményeit, amelyek megakadályozhatják a világot egy járvány katasztrofális hatásaiban.

Sok kutató a modell testreszabásán is dolgozik, hogy jobb eredményeket kapjon az oltásokkal kapcsolatos modellek képzésére. Ezek a tanulmányok tovább segíthetik a gyógyszerek felfedezését a diagnózis és a kezelés eredményeinek javítása érdekében.

Ez új lehetőségeket kínál mind a klinikusok, mind az orvosi társaságok számára a speciális betegségek kezelésének kidolgozására és optimalizálására.

Egészségügyi informatika